FIRM：联邦大模型遗忘的Fisher信息保留合并方法
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FIRM：联邦大模型遗忘的Fisher信息保留合并方法
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AI 综述
Reeyansh Shah等作者发布论文，提出FIRM（Fisher-Informed Retention Merging），一种面向联邦大模型定向遗忘的单轮服务器端聚合框架，用客户端Fisher统计归一化基础合并，并控制保留敏感参数。 实验使用Zephyr-7B与Llama-3-8B，在WMDP、TOFU和MUSE-HP三个基准上进行：WMDP和MUSE-HP在相近遗忘水平下获得效用提升，TOFU则呈现依赖指标的权衡。以上结论仅基于论文摘要。
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最新进展10月16日 12:00
FIRM：面向联邦大模型遗忘的Fisher信息保留合并方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv · cs.AIFIRM：面向联邦大模型遗忘的Fisher信息保留合并方法
FIRM是一种用于联邦大模型定向遗忘的单轮服务器端聚合框架，通过客户端Fisher统计归一化基础合并并控制保留敏感参数。研究在WMDP、TOFU和MUSE-HP上使用Zephyr-7B与Llama-3-8B进行实验，WMDP和MUSE-HP在相近遗忘水平下获得效用提升，TOFU则呈现依赖指标的权衡；以上结论仅基于论文摘要。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 8
- 可比范围峰值
- 910月16日 16:00
- 近 24 小时变化
- –
02.557.510
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